基於人工智能的Web3搜索引擎CNTM

Connected2Me（CNTM）是一個專門為Web3打造的人工智能服務平臺，其產品和服務已在全球廣泛地被報道與採用，其基於GPT3.5打造的人工智能Web3搜索引擎Jinn即將隆重登場

Make the world Connected2Me！

Connected2Me成就回顧

基於人工智能的個性化金融服務：

去中心化的理財產品AI測評；

通過AI模型演練為用戶提供定制化的AI顧問服務；

Connected2Me未來發展

基於ChatGPT的理論，創建CNTM的GPT平臺：Jinn；

為Jinn加入雙引擎結構：GPT引擎+傳統搜索引擎，從而實現Web3的AI搜索功能；

將Jinn與CNTM1.0的板塊結合，增強金融領域的AI搜索推薦功能；

Jinn=ChatGPT+Sparrow

ChatGPT目前的三個核心問題和痛點：

對於知識類型的問題，ChatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內容；

拓展解讀：對於這樣來說，由於ChatGPT的一部分回答很准確，而一部分看上去有道理，但事實上很離譜，而用戶並沒有足夠的能力來進行辨別，這將給用戶如何採信ChatGPT的答案帶來很多困惑。

ChatGPT目前這種基於GPT大模型基礎上進一步增加標注數據訓練的模式，對於LLM模型吸納新知識非常不友好。

拓展解讀：新知識總是在不斷出現，而出現一些新知識就去重新預訓練GPT模型是不現實的，無論是訓練時間成本還是金錢成本，都不可接受。如果對於新知識採取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相對較低，但是很容易產生新數據的引入導致對原有知識的災難遺忘問題，尤其是短周期的頻繁fine-tune，會使這個問題更為嚴重。

ChatGPT或GPT4的訓練成本以及在线推理成本太高，無法承載超過千萬級的用戶同時使用。

拓展解讀：假設繼續採取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果採取收費策略，又會極大減少用戶基數，無法實現規模化。

Sparrow（Google的產品）是ChatGPT的良好補充：

sparrow在人工標注方面的質量和工作量不如ChatGPT；

Sparow的基於retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA系統的對於新知識採取retrieval模式，可以完美解決新知識的及時引入，以及生成內容可信性驗證兩個核心問題。

Jinn的優勢：

Jinn=ChatGPT+Sparrow

Jinn使用ChatGPT為核心框架，引入了Sparow的基於retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA系統的對於新知識採取retrieval模式。

所以Jinn既有有高質量的人工標注，也可以完美解決新知識的引入問題，同時又有效的內容可信性驗證功能，從而打造下一代為Web3服務的搜索引擎基礎。

應用場景類：

內容推薦：根據用戶行為和與Jinn的交互分析，為用戶推薦適合他的Web3內容與產品。

個性化金融：根據用戶行為和與Jinn的交互分析，為用戶推薦適合他的DeFi產品或根據用戶的模型來自動構建屬於用戶的科學家機器人，完成自動交易。

DAO推薦：為用戶推薦合適的DAO組織，或直接將理念類似的人連接在一起自動生成新的DAO組織。

個性化內容生成：用戶可以通過組建關鍵字，通過Jinn輸出自己需要的內容。

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